🎓 控制工程硕士 @ 浙江大学，本科 @ 北京科技大学自动化 🔬 研究方向：大模型微调与知识注入 · 工业数据智能 · Agent 工程化 💼 算法实习 @ 腾讯（游戏 LLM 应用方向） 🏭 产学研合作：杭氧集团（深冷空分行业龙头） 🎯 2026 秋招求职中，目标算法岗（LLM / Agent 应用） 💡 信念：让工业数据"听得懂人话"，用 AI 降低专业分析门槛
一作论文，投稿 CAC 2026，审稿中
针对通用大模型在工业诊断场景下凭空编造机理与数据的问题，提出以运行知识卡片（Operational Knowledge Card）为中介的监督微调范式，把非结构化的专家经验蒸馏成可校验的结构化训练信号。
| 指标 | 基线 QA-SFT | OKC-SFT |
|---|---|---|
| 幻觉率 | 34.4% | 15.6% |
| 结构完整率 | 未约束 | 99.8% |
| 关键点覆盖率 | 低 | 0.7378 |
实验设置：Qwen2.5-7B + LoRA，611 条 OKC-SFT 训练样本对照 858 条 QA-SFT 基线，61 条测试集，场景为空分装置粗氩塔氮塞。
📦 配套数据集已开源 → OKC-SFT-Dataset
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